Исследование методов оценки цветовой неоднородности новообразований кожи

НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЯДЕРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

«МИФИ»

Кафедра компьютерных медицинских систем

ОТЧЁТ

Исследование методов  оценки цветовой неоднородности новообразований кожи

Выполнил студент группы Б18-302

Сергеев Тимур Алексеевич

Москва 2021

Оглавление

1.        Введение        3

2.        Предпроектное исследование        4

Анализ объектной среды:        4

Анализ предметной области:        5

Анализ инструментальной среды.        6

3.        Разработка требований для программы        7

4.        Проектное решение        8

Концептуальная модель        8

Математическая модель        8

Алгоритм работы.        9

5.        Заключение        10

Список литературы        11

1. Введение

Цель: 

Исследовать методы оценки цветовой неоднородности

Задачи:

• Изучить методы диагностики меланом.
• Найти используемые в диагностике признаки, основанные на определении цвета новообразований.
• Найти и/или предложить свои методы вычисления этих признаков.
• Оценить точность и необходимость этих признаков в диагностике меланом.

Исходные данные:

Статьи о сегментации медицинских изображений, о методах их классификации и основанных на них алгоритмах для экспертных систем и нейросетей, указанные в списке литературы.

1. Предпроектное исследование

Анализ объектной среды:

Цель анализа – разработка требований к системе.

Программа должна осуществлять предобработку изображений с целью увеличения точности расчета цветовых характеристик. К тому же, основной трудностью в определении цвета является то, что в зависимости от различных факторов(освещенность, выбор камеры, ракурс, наличие шумов) один и тот же цвет может отличаться от изображения к изображению.

Характеристики изображений, с которыми должна работать программа:

• Форматы графических файлов, поддерживаемые библиотекой opencv[1]:

• Windows bitmaps - *.bmp, *.dib
• JPEG файлы - *.jpeg, *.jpg, *.jpe
• JPEG 2000 файлы - *.jp2
• Portable Network Graphics - *.png
• WebP - *.webp
• Portable формат изображений - *.pbm, *.pgm, *.ppm *.pxm, *.pnm
• Sun rasters - *.sr, *.ras
• TIFF файлы - *.tiff, *.tif
• OpenEXR файлы изображений - *.exr
• Radiance HDR - *.hdr, *.pic
• Растровые и векторные гео-пространственные типы, поддерживаемые библиотекой GDAL

• Разрешение изображения ограничено только вычислительной мощностью ЭВМ.

Программа должна реализовывать следующие методы предобработки:

• Линейное усреднение пикселей по соседним
• Медианная фильтрация
• Размытие по Гауссу
• Изменение яркости
• Изменение контраста
• Изменение цветового тона
• Выделение границ дискретным оператором Лапласа

После этого необходимо выполнить сегментацию изображения, выделив в нем само новообразование, а также участки определенного цвета.

Анализ предметной области:

В современной дерматоскопии наибольшее применение имеют следующие методы диагностики новообразований[2]:

1. Правило ABCD

В данном методы считается сумма цветов, присутствующих на новообразовании – максимум 6(белый, красный, светло-коричневый, темно-коричневый, черный, серо-голубой).